La Chine pousse l'IA ouverte, l'Europe serre la vis à Google

Moonshot AI dévoile Kimi K3, le plus gros modèle à poids ouverts jamais publié : 2 800 milliards de paramètres dans une architecture à experts qui n'en active que 16 sur 896, une fenêtre de contexte d'un million de jetons et l'entrée visuelle native. Sur l'index d'intelligence d'Artificial Analysis, il se classe troisième, derrière Claude Fable 5 et GPT-5.6 Sol, mais devant Opus 4.8 — et il prend la première place sur quatre bancs d'essai d'automatisation, dont la navigation web et le tableur.

Le tarif d'API se compare au palier Sonnet d'Anthropic, autour de 3 $ US par million de jetons en entrée, et les poids seront publiés le 27 juillet. Pour une PME, la barre du « frontière » devient soudain téléchargeable. Reste que faire rouler un tel modèle exige une infrastructure lourde : le coût glisse du logiciel vers le matériel.

La Commission européenne ordonne à Google d'ouvrir son terrain aux concurrents de l'IA. En vertu du règlement sur les marchés numériques, l'entreprise devra partager avec des rivaux comme OpenAI les données anonymisées qui nourrissent son moteur de recherche, à compter de janvier 2027.

Elle devra aussi libérer onze fonctions d'Android aujourd'hui réservées à son assistant Gemini : d'ici juillet 2027, un usager pourra lancer un assistant concurrent à la voix et lui confier des tâches comme réserver un taxi. Le directeur juridique de Google, Kent Walker, dénonce des mesures qui « risquent de miner la vie privée et la sécurité ». Pour les jeunes labos, c'est un accès inédit à la donnée et au téléphone; pour Google, une brèche dans le verrou qui tenait ses concurrents à distance.

Netflix révèle, dans ses résultats du deuxième trimestre, qu'environ 300 de ses titres ont eu recours à l'IA générative cette année, surtout en postproduction. Le coprésident Ted Sarandos insiste sur la qualité avant les économies : les outils rendraient le résultat « 10 % meilleur ».

Un exemple concret : la docusérie « The American Experiment » contient dix-sept minutes de séquences assistées par IA, produites deux fois plus vite et à moitié prix. Des films comme « Glory » s'en servent pour gonfler des foules ou reconstituer des batailles historiques. Le chiffre d'affaires trimestriel atteint 12,56 milliards $ US, en hausse de 13 %. Le signal pour les studios et les agences : l'IA n'est plus une expérience de laboratoire, elle est déjà dans la chaîne de production d'un des plus gros diffuseurs au monde, à grande échelle.

À Shanghai, Xi Jinping ouvre la Conférence mondiale sur l'IA — sa première présence à l'événement — et plaide pour l'ouverture. « Le développement de l'IA ne doit pas être le solo d'un seul pays, mais une symphonie de coopération internationale », déclare-t-il, en appelant à « encourager l'open source, l'ouverture, la collaboration et le partage ».

Pékin promet 5 000 places de formation aux pays en développement, et vingt-neuf pays signent la création d'une Organisation mondiale de coopération en IA, la WAICO, basée à Shanghai. Le moment n'est pas fortuit : il tombe le jour où un modèle chinois ouvert, Kimi K3, talonne les meilleurs systèmes américains. La Chine se pose en championne d'une IA accessible pendant que Washington restreint l'export de puces — une bataille d'influence autant que de technologie.

Une chercheuse en cybersécurité vient d'illustrer le revers de l'IA ouverte. Katie Paxton-Fear, de l'Université métropolitaine de Manchester, a implanté une porte dérobée dans un modèle de codage à poids ouverts en une heure, pour moins de 100 $ US.

Il a suffi de dix exemples d'entraînement pour que le code produit devienne fiablement vulnérable à l'exécution de code à distance, même sur des requêtes inédites. Plus le modèle est gros, plus il est facile à empoisonner, note-t-elle, et l'attaque vit dans les poids eux-mêmes, indétectable par les outils d'analyse de dépendances habituels. Alors que les modèles chinois ouverts s'imposent comme socle d'applications occidentales, le message pour les équipes techniques est net : télécharger un modèle n'est pas plus sûr qu'installer une bibliothèque douteuse, et l'outillage de vérification, lui, n'existe pas encore.

Le jour où plusieurs l'attendaient, Google rate encore son rendez-vous avec Gemini 3.5 Pro. Le modèle, promis en juin puis reporté au 17 juillet, manque une troisième échéance : selon des fuites internes, la version reconstruite souffrirait toujours d'hallucinations et de réponses incohérentes qui l'empêchent de franchir la barre de fiabilité.

DeepMind aurait jeté l'ancienne base 2.5 Pro pour repartir d'un préentraînement neuf, en visant une fenêtre de deux millions de jetons et un mode de raisonnement approfondi. En attendant, l'entreprise préparerait des versions Flash de rechange. Pendant ce temps, GPT-5.6 Sol et Grok 4.5 sont publics depuis le 9 juillet. Pour les équipes qui bâtissent sur Gemini, la leçon est prudente : ne pas caler une feuille de route sur une date d'IA non confirmée, car le calendrier des labos glisse au gré des essais ratés.